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Advisor Review

このスキルディレクトリにバンドルされたスクリプトを使用します。明示的な呼び出しはラッチです：実質的な最終回答、またはレビューに従うか競合するアクションの前に、同じ親タスク内でレビューアを実行します。読み取り専用の証拠収集はパケット構築中も継続してかまいません。

アドバイザを探すためにグローバルツールカタログを検索しないでください。ユーザーから見える2つ目のタスクを開かないでください。唯一の子実行は、scripts/run_advisor.pyによって起動される隔離されたcodex execプロセスです。

要件

シェル実行、認証済みのローカルcodex CLI、要求されたgpt-5.6-solモデルルートへのアクセス、および親シェルからの送信方向Codex APIアクセスが必要です。サブプロセスのネットワーキングをブロックする親サンドボックスは、ネストされたレビューアもブロックします。いずれかの要件が欠けている場合は、独立したレビューがブロックされていることを報告してください。ユーザーまたはタスクの権限なしにサンドボックスを弱めないでください。

ランナーは機密性の境界ではありません。パケットを構築する前に証拠とアーティファクトをサニタイズしてください。

ワークフロー

1. Advisor Reviewが使用されていることとその理由をアナウンスします。

2. 1つのフェーズを選択します：

   • plan：提案されたアプローチに異議を唱えます。
   • stuck：失敗またはループしている作業を診断します。
   • pivot：実質的に異なるアプローチを比較します。
   • final：完了した作業とそのエンドポイントの証拠を監査します。

3. references/context-contract.mdを読みます。

4. コンテキストモードを選択します：

   • packet：短いソースに基づく事実で十分です。
   • bundle：サニタイズされたログ、タイムライン、差分、またはその他の境界付きテキストアーティファクトが診断に実質的に影響します。

5. scripts/build_context_packet.pyを使用してadvisor-context-2.0を構築します。

   • stuckの場合は、アクションと正確な結果を時系列順に含めます。
   • 観測されたすべての事実に具体的なソースを付けます。
   • 否定的な結果、競合する状態、およびコンテキストの制限を含めます。
   • 決定に重要なテキストを黙って切り詰めないでください。ビルダーの失敗はレビューのブロックです。

6. references/review-rubric.mdを読みます。

7. 努力レベルを選択します：

   1. high、xhigh、またはmaxの明示的な要求を尊重します。
   2. maxは、明示的に要求された最も深いレビュー、または大きな未解決のあいまいさを伴う重要で元に戻しにくい決定の場合にのみ使用します。
   3. xhighは、コンポーネント間の障害、競合する検証済みの証拠、2つ以上の失敗したアプローチ、主要な方向転換、または影響の大きい完了主張の場合に使用します。
   4. それ以外の場合はhighを使用します。

8. デフォルトで正確に1つの隔離されたレビューを実行し、そのレシートを保存します：

   python3 scripts/run_advisor.py \
     --input context-packet.json \
     --effort xhigh \
     --output advisor-receipt.json
   

   返されたレシートを呼び出し元のタスク内に保持します。別のユーザーから見えるタスクで生成されたレシートは引き継ぎではありません。

9. レシートを確認します：

   • request.requested_model は gpt-5.6-sol でなければなりません。
   • request.requested_effort は選択された努力レベルと一致しなければなりません。
   • observed_model と observed_effort は null であってもかまいません。現在のCLIは提供側のIDを権威的に公開していません。要求されたIDを検証済みの実際のIDとして説明しないでください。
   • ランナーエラー、スキーマ障害、タイムアウト、またはコンテキストハッシュの不一致はレビューをブロックします。
   • 隔離された子は、存在する場合にホスト認証ファイルのみがリンクされた一時的な CODEX_HOME を使用します。また、プラグイン、リモートプラグインのロード、スキル検索、およびマルチエージェント実行を無効にして、無関係なスキルカタログがレビューコンテキストを消費できないようにします。

10. references/decision-contract.mdを読みます。すべてのR#推奨事項をadopt、reject、またはdeferとして解決し、次を実行します：

    python3 scripts/validate_decision.py \
      --receipt advisor-receipt.json \
      --decision advisor-decision.json
    

11. 決定レコードが検証されるまで、アドバイザの推奨事項に基づいて行動しないでください。破壊的な推奨事項には、さらに確認済みのユーザー権限が必要です。

12. 検証済みの次のアクションと停止条件を使用して親タスクを続行します。

行き詰まり作業ルール

• 状態を変更する前に診断します。
• 実行境界を区別します：親タスク、隔離されたレビュアープロセス、およびその他のユーザーから見えるタスクは別々です。
• 別のタスクのレシートを同じタスク内の引き継ぎの代わりにしないでください。
• 競合する仮説を分離する1つの読み取り専用または元に戻せる実験を優先します。
• ユーザーによる繰り返しの修正の後、新しい証拠なしに同じ処方を繰り返さないでください。
• 証拠がそれらを結びつけない限り、1つの障害サブシステムからプラグイン、サービス、リポジトリ、またはパッケージにスコープを広げないでください。

レビュー予算

デフォルトで1つのレビューを使用します。2つ目は、新しい証拠が決定を実質的に変更するか、高リスクの最終再チェックが正当化される場合にのみ許可されます。3つ目は、具体的な矛盾を調整するためにのみ許可されます。無制限のレビューループを作成しないでください。

スキル変更の動作ゲート

Advisor Review自体を変更する場合は、決定論的テストと少なくとも1つのサニタイズされた動作フィクスチャを実行します：

python3 scripts/evaluate_advisor_behavior.py \
  --fixture behavior-fixture.json \
  --receipt advisor-receipt.json

可能な場合は、古い/新しいフィクスチャのペアを使用します。散文の類似性ではなく、検出、証拠のリンク、境界のある実験、およびリスクの高いアクションの割合を判断します。

レポート

以下を報告します：

• フェーズ、コンテキストモード、要求されたSolモデル、要求された努力レベル、およびID検証ステータス；
• アドバイザの判定と証拠にリンクされた診断；
• 各重大な推奨事項の adopt/reject/defer 処分；
• 選択された次のアクションと停止条件；
• 未解決のリスクまたはコンテキストの制限。

結果をアドバイザスタイルの独立レビューと呼び、Claude Advisorパリティとは呼ばないでください。